Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
Postium

MiniMax представила M3 — модель с открытыми весами и контекстом до 1 млн токенов

MiniMax представила MiniMax M3 — новую ИИ-модель для программирования, агентных задач и работы с длинным контекстом. Модель уже доступна через API, Token Plan и MiniMax Code. Веса и технический отчёт компания обещает опубликовать примерно через 10 дней после анонса. Postium собрал главное. Читайте также: 5 лучших нейросетей для работы MiniMax M3 рассчитана на задачи, где модели нужно держать в памяти большой объём данных: репозиторий, документацию, логи, историю изменений и длинные документы. Компания заявляет контекст до 1 млн токенов. Для этого MiniMax использует Sparse Attention — механизм, который снижает стоимость обработки длинных запросов и помогает модели эффективнее работать с большим контекстом. В тестах MiniMax приводит такие результаты: 59,0% на SWE-Bench Pro, 66,0% на Terminal-Bench 2.1, 34,8% на SWE-fficiency, 28,8% на KernelBench Hard и 74,2% на MCP Atlas. Пока это данные самой компании: независимая проверка станет возможна после публикации весов и технического отчёта. M
Оглавление

MiniMax представила MiniMax M3 — новую ИИ-модель для программирования, агентных задач и работы с длинным контекстом.

Модель уже доступна через API, Token Plan и MiniMax Code. Веса и технический отчёт компания обещает опубликовать примерно через 10 дней после анонса. Postium собрал главное.

Читайте также: 5 лучших нейросетей для работы

Что умеет нейросеть MiniMax M3 и как она работает

MiniMax M3 рассчитана на задачи, где модели нужно держать в памяти большой объём данных: репозиторий, документацию, логи, историю изменений и длинные документы.

Компания заявляет контекст до 1 млн токенов. Для этого MiniMax использует Sparse Attention — механизм, который снижает стоимость обработки длинных запросов и помогает модели эффективнее работать с большим контекстом.

В тестах MiniMax приводит такие результаты: 59,0% на SWE-Bench Pro, 66,0% на Terminal-Bench 2.1, 34,8% на SWE-fficiency, 28,8% на KernelBench Hard и 74,2% на MCP Atlas. Пока это данные самой компании: независимая проверка станет возможна после публикации весов и технического отчёта.

M3 изначально обучали как мультимодальную модель. Она работает не только с текстом, но и с изображениями, видео и вызовом инструментов через API.

Вместе с моделью MiniMax запустила MiniMax Code — агентный инструмент для разработки. Он помогает разбирать большие задачи, работать с кодом и вести длинные сессии без постоянного ручного дробления контекста.

Как пользоваться

Протестировать MiniMax M3 можно в веб-версии сервиса. Откройте чат MiniMax, в выпадающем списке моделей выберите «MiniMax-M3» и отправьте запрос — после этого модель будет использоваться для новых диалогов.

-2

В API MiniMax и выберите модель MiniMax-M3 в Chat Completions. В первые семь дней MiniMax даёт скидку 50% на стандартное использование с контекстом до 512 тыс. токенов. Доступ к запросам с контекстом выше 512 тыс. токенов пока ограничен.

Для работы без настройки API можно использовать MiniMax Code — отдельный инструмент компании для задач с кодом и агентной разработки.

Почему это важно? MiniMax делает ставку на сочетание трёх вещей: открытые веса, длинный контекст и агентную работу с кодом. Обычно такие возможности доступны только в дорогих закрытых моделях через API.

Ранее MiniMax выпустила открытую M2 для ИИ-агентов и Music 2.0 для генерации песен. M3 продолжает эту линию, но смещает фокус на код, длинный контекст и мультимодальные агентные задачи.

Итог: MiniMax M3 уже доступна через API и MiniMax Code. Открытые веса компания планирует опубликовать в ближайшее время.

Запись MiniMax представила M3 — модель с открытыми весами и контекстом до 1 млн токенов впервые появилась Postium.

IT
5,67 млн интересуются